- 自评、展示和认可：大型自然语言模型中的人格评价综述
本文对大型语言模型中的个性进行了综述和分类，主要涵盖自我评估、展示和认知等问题，并提供了详尽的分析和解决方案比较，总结了研究结果和挑战，并展望了未来的研究方向和应用场景。
- AI-Based 编码辅助在实践中的应用：现状、观点和未来发展
AI 助手在软件工程中的使用情况对开发者的需求和改进方向具有重要影响。
- 关于创造力和开放结果的研究
人工生命（ALife）作为一门跨学科领域，从各个角度汲取灵感和影响，并依赖于协同努力来进行学术交流。本文的目标是重新激发计算创造力（CC）和人工生命（ALife）领域之间潜在联系的讨论，特别关注开放性（OE）的概念；CC 的主要目标是赋予人 - 大型语言模型能否为空间推理任务创造新的知识？
大型语言模型（LLMs）具有生成新信息的潜力，这对于研究和创新来说是一个潜在的重大突破。本文观察到 LLMs 能够对具有空间维度的问题进行复杂推理，这表明现有的 LLMs 能够达到相当程度的理解能力，支持其具有重要的新现象产生特性。特别地， - 揭示文本、图像、视频和音频基础模型中的幻觉：一项全面综述
该综述论文通过综合横跨文本、图像、视频和音频等多种模态的最新进展，旨在提供对基于模态的基础模型中幻觉问题的识别和缓解的宝贵洞察，为研究人员、开发人员和实践者建立了一个明确的框架，包括定义、分类和检测策略，为这一关键领域的未来研究奠定了基础。
- 使用人工智能通过推特进行多类抑郁症检测
使用推特数据库中的推文，通过词典标注预测了五种抑郁症（双向传输编码器表示）BERT 模型用于特征提取和训练机器学习和深度学习方法用于训练该模型。BERT 模型表现出最有希望的结果，达到了 0.96 的总体准确性。
- MathWriting: 数学手写表达识别数据集
介绍了 MathWriting 数据集，它是迄今为止最大的在线手写数学表达式数据集，包含 23 万人工书写样本和 40 万个合成样本。MathWriting 还可用于离线 HME 识别，并且比所有现有的离线 HME 数据集（如 IM2LAT - 支持医生研究活动的电子健康记录中疾病数据提取的系统建模
利用电子病历数据进行研究活动，本研究旨在解决数据标准化问题，通过数据预处理、注释和转换等步骤将数据转化为标准格式，使用机器学习模型识别疾病并将其转化为 ICD-10 编码，该模型的准确率达到 81%、优于 MetaMap 的准确率 67%。
- 公共突发事件下的信息传播预测：一项调查
在大数据时代，信息蔓延的预测在大规模信息、专家经验和高精度模型的帮助下带来了巨大机遇。然而，不同学科的专业知识参与导致信息蔓延预测主要专注于特定应用领域（如地震、洪水、传染病）。缺乏统一的预测框架为不同应用领域的交叉预测方法的分类带来了挑战 - 基于监督式机器学习的微生物组学研究：弥合当前与最佳实践之间的差距
机器学习在临床微生物组学领域的应用具有良好的前景，需要高质量、可重复、可解释的工作流程以满足监管机构对临床工具设定的较高要求。本研究通过对 2021-2022 年发表的 100 篇同行评议的期刊文章进行深入分析，以数据驱动方法总结了目前监督 - LitLLM: 科学文献综述工具包
利用大型语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）原理和专门的提示与指示技术，我们提出了一个工具包来减少文献综述的时间和工作量，建立了我们的工具包作为一种高效的替代方法。
- 表情符号解码：利用 ChatGPT 增强社交媒体交流的理解能力
ChatGPT 评估了其在已注释和后续任务处理方面的有效性，以验证 ChatGPT 能否在表情符号研究中作为可行的替代品，并且其解释表情符号含义的能力能增加在线沟通的清晰度和透明度。研究结果表明，ChatGPT 对表情符号有广泛的知识，并能 - 聚类算法快速综述
通过分析现有的聚类算法，我们在五个不同的维度上对主要算法进行分类，以帮助研究人员从不同的角度理解聚类算法，并帮助他们找到适用于解决特定任务的算法。我们还讨论了聚类算法的当前趋势和未来的潜在方向，以及该领域的挑战和未解决的问题。
- 基于 LLM 的定性分析拓展人机交互研究视野
使用大型语言模型（LLMs）进行定性数据分析的新方法及其在人机交互（HCI）研究中的潜在应用的性能评估，表明 LLMs 不仅与传统分析方法相当有效，而且还提供独特的见解。
- 人工智能代理进行自主研究概念的推测性探索
探索研究能力的人工智能代理概念，从研究的概念化视角出发，讨论了问题制定、假设生成和验证以及快速原型制作等相关主题和挑战。
- 创意机器的崛起：探索生成人工智能的影响
本研究探讨生成型人工智能（AI）如何改变市场营销、产品开发和研究，讨论了该领域的最新发展、易于使用的资源以及道德和社会危害。除了解决偏见和虚假信息等问题的缓解技术外，辩论强调通过持续的利益相关者沟通和道德原则实现负责任的发展的重要性。
- 负责任的人工智能研究也需要影响声明
研究，发展，政策工作，负责任的人工智能，道德人工智能
- 波斯钢琴语料库：以达斯塔为考虑因素的基于乐器特征的数据收集
我们通过采用基于乐器的方法来解决数据稀缺问题，提供了一个与波斯式钢琴相关的完整语料库，其中包含有关波斯音乐调式（Dastgah）的相关标签和综合元数据，可在各种热门研究领域中使用。我们收集了来自 2022 年波斯式钢琴作品的特征，并提供给研 - 第五届自主系统形式化方法国际研讨会论文集
这篇研究论文总结了第五届自主系统形式方法国际研讨会的会议情况和论文接收结果，展示了该会议作为自主系统的形式建模和验证研究领域的知名出版场所的发展趋势。
- 沉浸式环境中的协作：挑战与解决方案
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）工具已应用于所有工程领域，以避免使用物理原型，高风险情况下的培训以及对真实或模拟结果的解释。这篇论文提供了关于沉浸环境中协作研究的现状概述，讨论了不同类型的沉浸环境以及可能发生在这些环境中的协作形式。论文还